Name: immunoinformatics: predicting immunogenicity in silico (en Inglés)
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Author: Flower, Darren R.
ISBN: 9781617377259

portada immunoinformatics: predicting immunogenicity in silico (en Inglés)

immunoinformatics: predicting immunogenicity in silico (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Ilustrado por

Darren R. Flower

Editorial

Humana

Autor

Flower, Darren R.

Año

2010

Idioma

Inglés

N° páginas

438

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x2.4 cm

Peso

0.61 kg.

ISBN

1617377252

ISBN13

9781617377259

Categorías

Inmunología
Genética (no médica)

immunoinformatics: predicting immunogenicity in silico (en Inglés)

Darren R. Flower (Ilustrado por) · Humana · Tapa Blanda

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Reseña del libro "immunoinformatics: predicting immunogenicity in silico (en Inglés)"

Immunoinformatics: Predicting Immunogenicity In Silico is a primer for researchers interested in this emerging and exciting technology and provides examples in the major areas within the field of immunoinformatics. This volume both engages the reader and provides a sound foundation for the use of immunoinformatics techniques in immunology and vaccinology. The volume is conveniently divided into four sections. The first section, Databases, details various immunoinformatic databases, including IMGT/HLA, IPD, and SYEPEITHI. In the second section, Defining HLA Supertypes, authors discuss supertypes of GRID/CPCA and hierarchical clustering methods, Hla-Ad supertypes, MHC supertypes, and Class I Hla Alleles. The third section, Predicting Peptide-MCH Binding, includes discussions of MCH binders, T-Cell epitopes, Class I and II Mouse Major Histocompatibility, and HLA-peptide binding. Within the fourth section, Predicting Other Properties of Immune Systems, investigators outline TAP binding, B-cell epitopes, MHC similarities, and predicting virulence factors of immunological interest. Immunoinformatics: Predicting Immunogenicity In Silico merges skill sets of the lab-based and the computer-based science professional into one easy-to-use, insightful volume.